利用 Jagwire 和被动分析管理全动态视频
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利用 Jagwire 和被动分析管理全动态视频
匿名 2016年9月13日，星期二
无人机及其载荷的快速增长，导致数据洪流不断涌现，这些数据必须被归档、整理、分析并分发给国防、农业和公用事业等市场的用户。在许多情况下，尤其是全动态视频数据，单次飞行就可能产生数小时需要观看和分析的数据。通常，这些数据中只有一小部分对分析有用。对于拥有多架无人机同时执行任务的大型机队来说，进行分析需要大量的资源。分析这些数据产品所需的资源与收集的数据量成比例地增加了成本。
对于那些已采用格式正确的元数据的系统，我们可以尝试通过分析模式并根据领域知识推断操作员的某些意图，来筛选这些过剩的数据。例如，识别传感器中心视场在时间上的"停顿"，可能意味着一个值得进一步关注的区域或兴趣点。传感器中心视场的环形运动模式可能表示正在检查一栋建筑物、一个物体或一个重要结构。视频中平滑的"摇摄"或对地面的"扫描"运动，可以推断其目的是覆盖地面的某个区域。
Jagwire 已经设计并原型化了能够通过分析视频流中嵌入的元数据来识别这些有用视频片段的算法。这些"被动分析"在无人机飞行期间实时运行，能够识别出在更详细分析中更可能具有价值的视频子片段。通过动态检测并筛选出这些视频子片段，可以大大减轻第一阶段分析的负担，使用户能够将分析和分发的资源集中于应对其市场领域的挑战，而不是费力地筛选大量无关的数据。